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Glossar · E-Commerce

RAG

Bereich
E-Commerce

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren, bei dem eine Anwendung passende Inhalte aus einer Wissensbasis sucht und sie einem Sprachmodell zusammen mit der Anfrage übergibt.

Das Verfahren geht auf einen Forschungsbeitrag zu wissensintensiven Sprachaufgaben zurück, den Lewis und weitere Autoren 2020 erstmals veröffentlichten. Ihr Ausgangspunkt: Großen Sprachmodellen gelingen das Abrufen und die präzise Verarbeitung von Wissen nur begrenzt. Die Autoren verbinden deshalb zwei Arten von Gedächtnis. Das eine ist das Wissen, das ein Modell im Training gelernt hat, das andere eine durchsuchbare Textsammlung, aus der eine Suche passende Stellen abruft.

Aufgegriffen wird das Verfahren auch in der Studie zu generativen KI-Modellen des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI). Der Studie zufolge kann ein Modell auf diesem Weg Dokumente einer Wissensbasis nutzen, die vorher nicht als Trainingsmaterial dienten. Häufig erhalten generative KI-Modelle eine solche Wissensbasis, um Halluzinationen zu vermeiden. Ein Produkttext im Onlineshop kann sich so auf die tatsächlichen Eigenschaften eines Artikels stützen. Ein Risiko sieht das BSI in der Wissensbasis selbst, denn Angreifer können dort manipulierte Inhalte einschleusen.

Für KI-Produkttexte und SEO-Inhalte im E-Commerce nutzen wir RAG. Die Texte entstehen aus echten Produktdaten, Kategorieattributen und Lieferantenspezifikationen, nicht aus allgemein gehaltenen Prompts. Zuerst prüfen wir die vorhandenen Daten und legen fest, wie die Wissensbasis aufgebaut wird. Danach entstehen die Texte und durchlaufen einen Redaktionsablauf mit Freigabe.

Wo der Begriff vorkommt

Quellen

  1. Generative KI-Modelle: Chancen und Risiken für Industrie und Behörden, Version 2.0 vom 17.01.2025 (öffnet in neuem Tab)

    Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) abgerufen am

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